多主体系统中的模糊匹配

分析了目前主体服务匹配中存在的问题和不足，针对多主体系统中模糊匹配的需求，提出了一种主体模糊服务描述方法．在模糊服务描述的基础上提出了4种模糊匹配算法：基于语法的近似模糊匹配算法、基于语义的近似模糊匹配算法、等价模糊匹配算法和插入模糊匹配算法，并给出了它们的实现方法．这些算法克服了目前主体服务匹配算法中存在的不足．     

一种基于场景的需求驱动构件服务聚集方法*

针对如何根据用户需求进行Web服务的自动聚合问题,给出了一种基于场景的构件服务聚集方法.引入UCM表示场景,在场景本体的基础上,提出基于场景的责任一构件服务行为机制,用来描述用户需求和自主Web服务能力.构造了一种基于场景的需求驱动构件服务聚集模型,在该模型中,服务聚集采用功能匹配和质量匹配相结合的方法,并相应地给出了需求驱动构件服务聚集算法和基于QoS的服务选优算法,提高了服务发现效率和精确度.最后,通过案例研究和仿真实验验证了所提方法的正确性和有效性.     

基于QoS-Ontology的Web服务选择Broker模型

服务匹配是Web服务选择的重要前提.针对目前Web服务发现中过分依赖Web服务的功能性属性这一方法的不足,提出了一种基于非功能性Web服务质量QoS本体的Web服务选择Broker模型.之后,介绍了用来描述用户的个人偏好QoS PPR,量化了用户模糊需求;给出了QoS值计算函数公式.最后,依据Broker模型和QoS值计算公式提出了服务选择匹配算法.     

基于用户策略的Web服务动态选择方法研究

目前的Web服务选择方法主要是服务关键词语义和属性匹配、运行性能最优评估,未能很好考虑用户对服务质量的个性化需求.对用户需求、服务质量进行模型描述,结合用户策略给出了一个服务评估和选择算法,该算法根据服务请求者的满意度对候选服务进行评估和选择.与已有的服务性能选择方法相比,该方法更能满足个性化需求.     

一种基于服务质量的语义Web服务发现框架

在Weh服务发现过程中,不同的用户希望根据自己的情况或个性化的需求进行服务选择,如何提供满足用户服务质量(Qos)需求的服务是语义Web服务应用急需解决的问题.基于OWL规范定义了一个QoS元模型--OWL-QoS,并将其应用于Web服务描述当中.根据提出的Qos元模型给出了一个基于Qos的语义Web服务发现框架,并从基本描述、IOPE、QoS三个层次实现了服务匹配.实验结果表明,与传统语义Web服务发现方法相比,该方法能显著提高服务匹配精度和效率.     

基于本体分类的Web服务合成的研究及应用

阐述了一个基于本体分类的Web服务合成模型,扩展标准的WSDL服务描述,将Web服务及其参数严格映射到本体概念分类层次,使服务描述保存了语义信息,领域本体过滤确保了合成服务的有效性,基于用户的需求描述实现了从现有Web服务中动态发现、匹配和组合服务的功能的算法,根据用户的服务质量要求,模型还能从生成的合成服务链中筛选出最佳服务组合。整个模型在一定程度上实现了服务合成的自动化。     

一种基于服务质量的语义Web服务发现框架

在Web服务发现过程中,不同的用户希望根据自己的情况或个性化的需求进行服务选择,如何提供满足用户服务质量（QoS）需求的服务是语义Web服务应用急需解决的问题。基于OWL规范定义了一个QoS元模型——OWL-QoS,并将其应用于Web服务描述当中。根据提出的QoS元模型给出了一个基于QoS的语义Web服务发现框架,并从基本描述、IOPE、QoS三个层次实现了服务匹配。实验结果表明,与传统语义Web服务发现方法相比,该方法能显著提高服务匹配精度和效率。     

一种基于语义的Web服务匹配算法

概要:在当前Web服务发现过程中,采用基于数据类型和关键词的搜索匹配算法,而忽略了人类语言表达的多样性。通常服务请求者对需求描述不能很好符合Web服务匹配算法的要求,是造成服务匹配率较低的主要原因。本文探讨一种基于语义的Web服务匹配算法,分别对服务提供者注册Web服务,服务请求者提交Web服务请求以及服务注册中心进行Web服务匹配等三个过程提出了改进算法,从而可提高服务匹配率。     

利用语义匹配度计算的Web服务发现方法

针对目前在Web服务注册与匹配过程中服务发现的查全率和查准率不高的问题,本文提出一种利用语义匹配度计算的Web服务发现方法.首先给出一个轻量级的Web服务功能接口和服务请求的语义描述模型WS-SDM;然后利用领域本体作为语义知识表达方式,计算服务请求和服务描述中单个功能接口的语义匹配度;在此基础上,分别给出接口匹配算法和服务匹配算法.实验结果表明提出的服务发现方法能够获得较好的服务发现效果.     

业务需求变化敏感的服务虚拟化机制

为支持在用户主导、虚拟组织形态的问题求解环境中,透明访问分布、异构的Web服务资源,提出一种支持业务需求变化性的服务虚拟化机制。基于业务需求变化性的描述方法,给出了蕴含变化性的虚拟服务的描述模型,并基于服务匹配、变换以及特征的求解方法,提出了支持需求变化性的虚拟服务与Web服务之间的虚拟化和具体化操作。分析和实验表明,该机制在支持用户需求变化性的同时,提高了用户使用服务的效率。     

基于语义的网格服务优化匹配

为了能够在分布、动态、复杂的网格资源查找过程中做到高效率、高精度的匹配,该文对语义Web技术和匹配算法进行了改进。在本体描述方面,针对网格特性对OWL-S进行了扩充,引入了网格服务的语义表示形式,使得Agent可以参与进来。在基于语义的服务匹配方面,定义了服务发布和请求条件的领域限定并在领域内进行服务匹配,设计了一种基于语义的网格服务匹配框架,给出了该框架的结构图,并分析说明了其中关键部件的功能和特点。该框架的正确合理性经原型实现得到了证明。     

基于语义的Web服务发现算法

传统的Web服务发现只是简单的基于关键字的语法匹配,查询得到的服务往往不是用户想要的.在基于接口的Web服务发现的基础上,改进了Web服务描述模型,增加了服务质量(QoS),提出了分步过滤匹配算法.先通过服务类别过滤器进行语义过滤筛选,去除不相关的Web服务,然后通过服务相似度度量候选服务和请求服务之间的相似程度.候选服务和请求服务之间的相似度是通过服务功能相似度和服务质量相似度两个方面进行综合评估的.最后,通过实验证明了该匹配算法的可行性和有效性.     

语义Web服务发现技术

传统的Web服务发现技术大多采用基于关键字的服务匹配机制,缺乏对Web服务功能的语义性描述,影响了Web服务的查全率、查准率和查找的智能化.研究基于语义的Web服务匹配方法,在经典Web服务匹配算法的基础上进行改进,研究单概念语义Web服务匹配算法,并由此得出多概念语义Web服务匹配的最优顺序,结合输入、输出参数,最终得出语义Web服务匹配结果,实验结果表明,改进后的方法比BGM算法匹配度高.     

基于用户空间位置评分云模型的Web服务协同过滤推荐算法

Web服务作为无形的产品,不具备真实环境下的空间地理位置坐标,针对服务推荐中无法衡量用户群体与Web服务之间的距离位置关系,造成用户相似度计算失衡,导致推荐不准确等问题,提出了基于用户空间位置评分云模型的Web服务协同过滤推荐算法.首先基于用户群体的行为数据量化Web服务的热度区域,通过空间位置量化评分描述用户对于Web服务的兴趣偏好;其次利用云模型来描述每个用户空间行为评分的整体特征,设计了云模型间相似贴近度的计算方法,基于该方法提出了一种用户差异程度系数评估算法,并作为调控系数优化了皮尔森相似度量;最后通过协同过滤找出用户感兴趣的Web服务.实验结果表明该算法使得用户行为偏好的区域划分更加精确,在推荐准确率上明显提高,为基于位置的Web服务推荐提供新颖的方案.     

基于服务QoS执行信息的Web服务推荐研究

基于服务的非功能（QoS）特性进行服务发现是面向服务计算领域的一个研究热点。为了克服服务QoS难以获取且动态变化的特点,提出一种基于已往QoS执行信息的Web服务推荐方法。首先给出一种可以方便记录QoS执行信息的系统框架;然后描述了基于时间加权的服务推荐的匹配算法;实验结果表明该推荐方法是可行和有效的。     

Behavioral matchmaking for service retrieval: Application to conversation protocols

The capability to easily find useful services (software applications, software components, scientific computations) becomes increasingly critical in several fields. Current approaches for services retrieval are mostly limited to the matching of their inputs/outputs possibly enhanced with some ontological knowledge. Recent works have demonstrated that this approach is not sufficient to discover relevant components. In this paper we argue that, in many situations, the service discovery should be based on the specification of service behavior (in particular, the conversation protocol). The idea behind is to develop matching techniques that operate on behavior models and allow delivery of partial matches and evaluation of semantic distance between these matches and the user requirements. Consequently, even if a service satisfying exactly the user requirements does not exist, the most similar ones will be retrieved and proposed for reuse by extension or modification. To do so, we reduce the problem of behavioral matching to a graph matching problem and we adapt existing algorithms for this purpose. A prototype is presented (available as a web service) which takes as input two conversation protocols and evaluates the semantic distance between them.     

基于语义的Web服务匹配研究

给出了一种基于OWL-S语言的服务描述以及服务的查找方法。该方法依据服务所必须满足的前置条件和后置条件作为判断服务匹配的准则,可以加快服务的匹配速度以及提高匹配精度,并在实际应用中证明了该方法的有效性。     

大数据环境下基于K中心点优化算法的Web服务组合

在当前Web服务海量增加、现有Web服务选择算法低效、用户匹配度差的基础上，针对K中心点算法存在的质点偏移、准确率低和容易发生畸变等问题，提出一种大数据环境下基于K中心点优化算法的Web服务组合方法。该方法是在大数据环境下，根据不同用户需求满意度及Web服务QoS参数，对基于优化初始聚类中心的K中心点算法的Web服务选择及最优Web服务组合进行研究。同时针对不同的选择方法对服务动态选择及组合的准确度、迭代更新次数、候选集选择时间及选择总时间进行实验分析，验证了本文研究方法的有效性和可靠性。     

基于本体概念集合相似度的语义Web服务匹配

面向应用领域的Web服务发现技术的目标是帮助用户找到能够为其构建应用系统提供功能支持的Web服务,从而来降低应用系统的开发成本和提高开发效率,而在服务发现技术中服务匹配程度的高低是一个关键。为了更有效准确地获得服务之间的匹配程度,文章从web服务的输入与输出参数的语义描述出发,把语义Web服务的匹配问题转化成本体库中概念向量的相似度计算问题,通过在考虑概念结构上的路径长度、深度和密度影响因素上计算两个概念的相似度的基础上,构建了概念集合的相似度算法。实验表明该算法较别的匹配方法在查全率、特别是查准率上得到了提高。     

基于WSDL-S的轻量级语义Web服务匹配模型

针对现有大多数基于语义的Web服务发现方法实施难度大,实用性不强的问题,提出了一种基于WSDL-S描述的轻量级语义Web服务匹配模型.该模型最大的特点是只需用户输入简单的服务查询字符串就能自动实现Web服务的匹配和调用.服务匹配经过领域本体匹配和基于WordNet词典的同义词匹配两个步骤,特别是领域本体匹配过程中的学习模块能有效提高系统性能.实验结果表明,该系统性能提高在20%到82%之间.